Opencv实现轮廓提取功能

轮廓：一个轮廓代表一系列的点（像素），这一系列的点构成一个有序的点集，所以可以把一个轮廓理解为一个有序的点集。

成都创新互联公司是网站建设专家,致力于互联网品牌建设与网络营销，专业领域包括成都网站设计、网站制作、电商网站制作开发、微信小程序定制开发、微信营销、系统平台开发，与其他网站设计及系统开发公司不同，我们的整合解决方案结合了恒基网络品牌建设经验和互联网整合营销的理念，并将策略和执行紧密结合，且不断评估并优化我们的方案，为客户提供全方位的互联网品牌整合方案！

在opencv中，提供了一个函数返回一个有序的点集或者有序的点集的集合（指多个有序的点集），函数findContour是从二值图像中来计算轮廓的，一般使用Canny()函数处理后的图像，因为这样的图像含有边缘像素。

寻找轮廓的API函数：

findContours(image,vector> contours,vectorhierarchy,int mode,int method,Point offset = Point(0,0));

参数解释：

（1）image：单通道图像矩阵，一般是经过canny处理后的二值图像；

（2）contours：vector>类型，是一个向量，并且是一个双重向量，向量内每个元素保存了一组由连续的Point点构成的点的集合的向量，每一组Point点集就是一个轮廓。有多少轮廓，向量contours就有多少元素；

（3）hierarchy：vector 类型， 即容器内每一个元素都是一个包含了4个int型变量的向量，向量内每个元素保存了一个包含4个int整型的数组。向量hiararchy内的元素和轮廓向量contours内的元素是一一对应的，向量的容量相同。hierarchy向量内每一个元素的4个int型变量——hierarchy[i][0] ~hierarchy[i][3]，分别表示第i个轮廓的后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓、内嵌轮廓的索引编号。如果当前轮廓没有对应的后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓或内嵌轮廓的话，则hierarchy[i][0] ~hierarchy[i][3]的相应位被设置为默认值-1；

（4）mode：int类型的，定义轮廓的检索模式：

• CV_RETR_EXTERNAL只检测最外围轮廓，包含在外围轮廓内的内围轮廓被忽略；
• CV_RETR_LIST   检测所有的轮廓，包括内围、外围轮廓，但是检测到的轮廓不建立等级关系，彼此之间独立，没有等级关系，这就意味着这个检索模式下不存在父轮廓或内嵌轮廓，所以hierarchy向量内所有元素的第3、第4个分量都会被置为-1，具体下文会讲到；
• CV_RETR_CCOMP  检测所有的轮廓，但所有轮廓只建立两个等级关系，外围为顶层，若外围内的内围轮廓还包含了其他的轮廓信息，则内围内的所有轮廓均归属于顶层；
• CV_RETR_TREE， 检测所有轮廓，所有轮廓建立一个等级树结构。外层轮廓包含内层轮廓，内层轮廓还可以继续包含内嵌轮廓。   
  

（5）method：int类型，定义轮廓的近似方法：  

• CV_CHAIN_APPROX_NONE 保存物体边界上所有连续的轮廓点到contours向量内；
• CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE 仅保存轮廓的拐点信息，把所有轮廓拐点处的点保存入contours向量内，拐点与拐点之间直线段上的信息点不予保留；
• CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1，CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS使用teh-Chinl chain 近似算法；                   
  

（6） Point：偏移量，所有的轮廓信息相对于原始图像对应点的偏移量，相当于在每一个检测出的轮廓点上加上该偏移量，一般不偏移取Point(0,0)。

画轮廓的API函数：

drawContours(Outputimage,contours,hierarchy,int contourIdx,color,int thickness ,int lineType,hierarchy = noArray(),int maxLevel = INT_MAX,Point offset = Point(0,0))
参数解释：

    （1）outputimage: 将轮廓画在该图上；
    （2）contours：前面寻找到的轮廓；
    （3）contourIdx：是一个索引，代表绘制contours中的第几个轮廓；
    （4） color：颜色；
    （5）thickness: 线宽；
    （6）lineType： 线型；
    （7）hierarchy：可选层次信息结构，这里面是findContours所的到的基于Contours的层级信息；
    （8）maxLevel： 绘制轮廓的最大等级。如果等级为0，绘制单独的轮廓。如果为1，绘制轮廓及在其后的相同的级别下轮廓。如果等级为2，绘制所有同级轮廓及所有低一级轮廓，诸此种种。如果值为负数，函数不绘制同级轮廓，但会升序绘制直到级别为abs(max_level)-1的子轮廓；

    （9）offset：照给出的偏移量移动每一个轮廓点坐标.当轮廓是从某些感兴趣区域(ROI)中提取的然后需要在运算中考虑ROI偏移量时，将会用到这个参数。

以上定义摘自该篇博客：OpenCV实现轮廓的发现。

#include
using namespace cv;
using namespace std;
 
int value = 50;
Mat src, dst, canny_img;
void callback(int, void*);
int main(int arc, char** argv)
{ 
 src = imread("2.jpg");
 namedWindow("src",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
 imshow("src", src);
 cvtColor(src, src, CV_BGR2GRAY);
 
 namedWindow("output", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
 createTrackbar("threshold", "output", &value, 255, callback);
 callback(0, 0);
 waitKey(0);
 return 0;
}
void callback(int, void*) {
 Canny(src, canny_img, value, 2 * value);
 imshow("canny", canny_img);
 vector>contours;
 vectorhierarchy;
 findContours(canny_img, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point(0,0));
 
 dst = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC3);
 RNG rng(1);
 for (int i = 0; i < contours.size(); i++) { 
 Scalar color = Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255));
 drawContours(dst, contours, i, color, 2, 8, hierarchy, 0, Point(0, 0));
 }
 imshow("output", dst);
} 

运行结果如下：

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持创新互联。